斯坦福机器学习实现与分析之二（线性回归）

回归问题提出

---

　　首先需要明确回归问题的根本目的在于预测。对于某个问题，一般我们不可能测量出每一种情况（工作量太大），故多是测量一组数据，基于此数据去预测其他未测量数据。

　　比如课程给出的房屋面积、房间数与价格的对应关系，如下表：

　　若要测量出所有情况，不知得测到猴年马月了。有了上面这一组测量数据，我们要估计出一套房子（如2800平方英尺5个房间）的价格，此时回归算法就可以荣耀登场了。

回归算法推导

---

 　　有了上面这个问题，如何来估计房子的价格呢？首先需要建立模型，一种最简单的模型就是线性模型了，写成函数就是：

( h_ heta(x_1,x_2)={ heta_0}+{ heta_1}{x_1}+{ heta_2}{x_2} )

　　其中(x_1)是房子面积，(x_2)是房间数，(h)是对应的房子面积，( heta_j)就是我们需要求的系数。

　　对于每个具体问题，需要根据测量数据的情况来确定是否为线性。这里假设为线性模型会限制适用范围，如果房屋面积与价格不是线性关系，则此模型估计的房子价格可能会偏差很大。因此实际上这里也可以假设为其他关系（如指数、对数等），那么估计结果可能就极度不准确了，当然那也就不是线性回归，这里就不必讨论。具体为什么选择线性模型，将在后面广义回归模型中来解答。

　　上面公式写成向量形式，则为

( h_ heta(x)=sum_{i=0}^n{ heta_i{x_i}}= heta^T{x} )

　　其中

( heta=( heta_0, heta_1,..., heta_n)^T) 

( x=(1,x_1, ... ,x_n)^T )

　　那么上面的测量数据可以表示为( (x^{(1)},y^{(1)}), (x^{(2)},y^{(2)}),..., (x^{(m)},y^{(m)}) )，其中的y为测量的房屋面积。这样如何根据这m个测量数据来求解参数( heta )就是我们需要解决的问题了。

　　我们可以通过保证此组测量的预测误差最小来约束求解。代价函数为

(J( heta)={frac{1}{2}}sum_{i=1}^m{(h_ heta(x^{(i)})-y^{(i)})^2})

　　该代价函数表达的是测量数据的均方误差和。通过最小化该代价函数，即可估计出参数( heta )。前面那个1/2并没有实质意义，主要为了后面求导方便加的；实际上为1/m更具有绝对意义。

回归算法求解

---

　　如何求解上述问题？主要有梯度下降法，牛顿迭代法，最小二乘法。这里主要讲梯度下降法，因为该方法在后面使用较多，如神经网络、增强学习等求解都是使用梯度下降。

　　函数在沿着其梯度方向增加最快的，那么要找到该函数的最小值，可以沿着梯度的反方向来迭代寻找。也就是说，给定一个初始位置后，寻找当前位置函数减小最快的方向，加上一定步长即可到达下一位置，然后再寻找下一位置最快的方向来到达再下一个位置……，直至其收敛。上述过程用公式表达出来即如下所示：

( heta_j = heta_j - alpha{frac{partial}{partial{ heta_j}}}{J( heta)})

　　根据上述表达式，可以求得代价函数的偏导数为：

( {frac{partial}{partial{ heta_j}}}{J( heta)} = sum_{i=1}^m{(h_ heta(x^{(i)})-y^{(i)}) {frac{partial}{partial{ heta_j}}}{h_ heta(x^{(i)})}} = sum_{i=1}^m{(h_ heta(x^{(i)})-y^{(i)})x_j^{(i)}} )

　　这样，迭代规则为

( heta_j = heta_j - alphasum_{i=1}^m{(h_ heta(x^{(i)})-y^{(i)})x_j^{(i)}}quad (j=1,2,...,n))

　　这个公式即是所谓的批量梯度下降。仔细观察该公式，每次迭代都需要把m个样本全部计算一遍，如果m很大时，其迭代将非常慢，因此一种每次迭代只计算1个样本的随机梯度下降（或增量梯度下降）可以极大减少运算量，其迭代如下：

( heta_j = heta_j - alpha {(h_ heta(x^{(i)})-y^{(i)})x_j^{(i)}}quad (i=1,2,...,n quad j=1,2,...,n))

　　若所有样本迭代完成后还未收敛，则继续从第1个样本开始迭代。

算法实现与结果

---

　　首先使用下面代码生成一组数据，为了后续显示方便，数据为一条直线上叠加一定噪声： 　

        N = 100;
        x = rand(N, 1) * 10;
        y = 5 * x + 10 + 5 * randn(N, 1);
        Sample = [x y];
        save('data.mat', 'Sample')
        figure,plot(x, y, 'o');

　　数据显示出来如下图：

　　线性回归函数使用梯度下降求解： 

%返回值Theta为回归结果
%IterInfo为迭代的中间过程信息，用于调试，查看
%Sample为训练样本，每一行为一个样本，每个样本最后一个为Label值
%BatchSize为每次批量迭代的样本数
function [Theta, IterInfo]=LinearRegression(Sample, BatchSize)
    [m, n] = size(Sample); %m个样本，每个n维
    Y = Sample(:, end); %label
    X = [Sample(:,1:end-1), ones(m,1)]';%x加入常数项1，并转换为每列表示1个样本
    
    BatchSize = min(m, BatchSize);
    Theta = zeros(n, 1);
    Theta0= Theta;
    Alpha = 1e-2 * ones(n, 1);
    StartID = 1;
    
    IterInfo.Grad = [];
    IterInfo.Theta = [Theta];
    
    %梯度下降，迭代求解
    MaxIterTime = 5000;
    for i = 1:MaxIterTime
        EndID = StartID + BatchSize;
        if(EndID > m) 
            TX = [X(:, StartID:m) X(:, 1:EndID-m)];
            TY = [Y(StartID:m); Y(1:EndID-m)];
        else
            TX = X(:, StartID:EndID);
            TY = Y(StartID:EndID);
        end
        
        Grad = CalcGrad(TX, TY, Theta); 
        Theta = Theta + Alpha .* Grad;
        
        %记录中间结果
        IterInfo.Grad = [IterInfo.Grad Grad];
        IterInfo.Theta = [IterInfo.Theta Theta];
        
        %迭代收敛检验
        Delta = Theta - Theta0;
        if(Delta' * Delta < 1e-10)
            break;
        end
        
        Theta0 = Theta;
        StartID = EndID + 1;
        StartID = mod(StartID, m) + 1;
    end
    
    IterInfo.Time = i;
end

%梯度计算
function Grad = CalcGrad(X, Y, Theta)
    D = 0;
    for i = 1:size(X,2)
        G = (Y(i) - Theta' * X(:,i)) * X(:,i);
        D = D + G;
    end
    Grad = D / size(X,2);
end

　　测试函数：

    %回归
    load('data.mat');

    BatchSize = 100;
    [Theta, IterInfo] = LinearRegression(Sample, BatchSize)
    
    %显示结果，以下代码不通用，样本维数增加时显示不可用
    figure,plot(Sample(:,1), Sample(:,2), 'o');
    t = 0:0.1:10;
    z = Theta(1) * t + Theta(2);
    hold on, plot(t, z, 'r')

    for i = 1:size(IterInfo.Theta,2)    
        err(i) = Error(Sample, IterInfo.Theta(:,i));       
    end
    figure,plot(log(err),'b');pause(.1)
    
    [t1,t2]=meshgrid(0:0.1:20);    
    for i = 1:size(t1,1)
        for j = 1:size(t1,2)
            E(i,j) = Error(Sample, [t1(i,j); t2(i,j)]);
        end
    end
    figure,mesh(t1, t2, E);hold on
    [R,C]=find(E==min(min(E)));  
    plot3(t1(R,C), t2(R,C), min(min(E)), 'rs','MarkerEdgeColor','b',...
                'MarkerFaceColor','r',...
                'MarkerSize',15);hold on
    
    t1 = IterInfo.Theta(1,:);
    t2 = IterInfo.Theta(2,:);    
    for i = 1:size(IterInfo.Theta,2)
        ItErr(i)=Error(Sample, IterInfo.Theta(:,i));
    end
    plot3(t1,t2,ItErr,'--rs','LineWidth',1,...
                'MarkerEdgeColor','k',...
                'MarkerFaceColor','g',...
                'MarkerSize',10);hold on

　　实际上上述代码中真正涉及算法求解的不多，其他都是保存中间结果和绘图等用于调试分析的。回归结果如图，蓝色点为上面保存的数据，红色直线是回归拟合的直线：

　　其中每次迭代后，代价函数J的变化则如下图（考虑其范围过大，绘制的是其对数图）：

　　可以看出，当迭代超过1000次时，代价函数已经基本不变了。梯度下降迭代过程如下左图，xy坐标分别为( heta_0和 heta_1)，z轴为对应( heta)的代价函数值，图中心的红色小块是真实的最优值，绿色方块是每次迭代的位置，可以看到迭代过程是不断靠近最优解。由于图中绿色方块重叠过多导致绘图出来中间部分显示为黑色了，右图为局部放大的结果。

      

算法分析

---

　　1. 梯度下降法中，BatchSize为一次迭代使用的样本数量，当其为m时，即为批量梯度下降，为1时即是随机梯度下降。实验效果显示，BatchSize越大，迭代越耗时，但其收敛越稳定；反之，则迭代越快，而易产生振荡现象；具体可修改测试代码中的BatchSize来看实验结果。

　　2. 关于步长的选择。在梯度下降法中，步长的影响是非常大的，步长过小会导致收敛非常慢，过大则容易导致不收敛。上述程序中的步长是经过若干次运行修改的，换一组其他数据可能不收敛，这是该程序存在的问题，待回归算法完结后将专门来一篇分析该问题，并给出解决方法。